CARDIFF / LONDON (IT BOLTWISE) – Junge Menschen begegnen KI-generierten Fotos und Videos immer häufiger in Social Media und Werbung. Betroffene berichten, dass KI unrealistische Schönheitsstandards verstärkt, weil die Inhalte sich mit echten Bildern schwerer unterscheiden lassen. Psychologin Phillippa Diedrichs verweist darauf, dass schmale Idealbilder sich besonders negativ auswirken, wenn sie „biologisch“ nicht existieren. Gleichzeitig zeigt die Forschung zu digitalen Fashion-Twins auch, dass Transparenz über die KI-Generierung bei Konsumenten die Akzeptanz senken kann.
In Cardiff wird die Diskussion um KI-generierte Inhalte gerade an einer sehr konkreten Alltagsfrage festgemacht: Was passiert mit dem Selbstbild, wenn Social Media und Werbung zunehmend „perfekte“ Körper zeigen, die in dieser Form nicht existieren? Mia Perumal, die von einer Essstörung genesen ist, beschreibt die KI-Welle als Verstärker eines Problems, das sie bereits als Kind über Empfehlungslogiken und stark kuratierte Feeds erlebt hatte. Ihr Kernpunkt ist weniger eine abstrakte Angst vor Technologie als die Sorge, dass KI-Modelle unrealistische Schönheitsideale leichter „durchreichen“ können – weil die Bilder sich wie authentische Fotografie anfühlen.
Technisch betrachtet liegt der Hebel in der Generierung digitaler Körperbilder: Moderne KI-Systeme können fotorealistische Darstellungen erzeugen, die ohne klar erkennbare Kennzeichnung in Anzeigen, Creator-Posts oder Kurzvideo-Feeds auftauchen. Perumal sagt, KI-generierte Videos und Fotos würden „schwerer zu spotten“ und damit die Hürde senken, bewusst gegenzusteuern. Genau an dieser Stelle verschiebt sich für Heranwachsende der Konflikt von Medienkompetenz hin zu emotionaler Wirkung: Wenn „Real vs. Fake“ schwerer wird, bleibt die kognitive Bremse oft aus, während der Vergleichsmechanismus weiterläuft.
Der nächste Schritt in der Wirkungskette ist der Vergleich – und den beschreibt Phillippa Diedrichs vom Centre for Appearance Research an der UWE Bristol als psychologisch plausibel. Sie argumentiert, dass schmale Schönheitsstandards die Messlatte automatisch so eng setzen, dass viele Menschen sie nicht erreichen können. Gerade in digital konstruierter Bildwelt, so Diedrichs, existieren die Ideale nicht einmal in biologischer Realität. In der Folge kann das bei Betroffenen Zweifel am eigenen Aussehen auslösen und negative Gefühle verstärken – selbst wenn die Bilder als „online-kompatible“ Ästhetik erkennbar sind.
Interessant ist dabei, dass die gleichen KI-Tools auch anders eingesetzt werden könnten. Diedrichs verweist auf einen möglichen positiven Effekt, wenn KI gezielt Vielfalt abbildet: Wenn Vergleichsbilder näher an dem liegen, was Menschen in sich tragen oder in sich sehen, kann das die Wirkung neutralisieren oder sogar verbessern. Zugleich macht sie eine zweite, technische Einschränkung geltend: Wenn Designer nicht bewusst die Prompts und die Zielmerkmale steuern, landet das System häufig bei einem „Default“ – also bei einem durchschnittlichen Bild, das aus einem Datensatz hervorgeht, der wiederum historisch geprägte Standards reproduziert. Das bedeutet praktisch: KI kann nicht automatisch gerechter sein, nur weil sie KI ist; sie wird zu dem, was das Trainingsmaterial und die Vorgaben hergeben.
Auch aus der Marktperspektive kommt eine Spannungsachse dazu. Zoe Lee und Hannah Marriott von der Cardiff Business School berichten, dass KI-generierte Fashion-Models und sogenannte digitale Zwillinge (virtuelle Repliken realer Models) zwar zunehmend eingesetzt werden, die Verbraucherreaktion aber nach dem „Erkennen“ der KI-Generierung oft kippt. In Fokusgruppen sagten Teilnehmer sinngemäß, sie würden lieber eine echte Person sehen und dabei weniger Vielfalt „durch Rechenmodelle“ – aber dafür mit echter Präsenz. Außerdem berichten Lee und Marriott, dass sich Menschen emotional stärker abkoppeln, sobald sie erfahren, dass die Bilder automatisch erzeugt wurden, weil Authentizität und persönliche Erzählung fehlen.
Ein Blick auf konkrete Branchenbeispiele zeigt, warum das Thema gerade jetzt an Relevanz gewinnt. Laut der Quelle haben Marken wie Balmain, Levi’s und H&M mit KI-gestützten Fashion-Modellen experimentiert; H&M habe 2025 mit echten Models gearbeitet, um digitale Darstellungen beziehungsweise „Twins“ zu erzeugen, wobei die Models die Kontrolle und Eigentumsrechte an ihren digitalen Zwillingen behalten sollen. Gleichzeitig habe diese Erkundung im Frühjahr 2025 pausiert werden müssen, um die nächsten Schritte zu klären. Parallel ist die Frage der Transparenz zentral: Wenn KI-Assets ohne Tags oder klare Hinweise im Werbe-Feed landen, bleibt für Konsumenten weniger Zeit, einzuordnen, ob das Gesehene eine gestalterische Inszenierung oder eine synthetische Rekonstruktion ist.
Für Eltern und Pädagogen verdichtet sich das Risiko schließlich auf die Umgebung, in der sich Kinder orientieren. Kelly Watts, selbst in der Marketingpraxis, beschreibt, wie sie KI-Elemente in Business-Bildern laufend sieht, aber ohne Kennzeichnung oft nicht sicher sagen kann, ob eine Aufnahme real ist. Sie befürchtet, dass auch ein Kind ohne Social Media über Plattforminhalte wie YouTube in den Sog unrealistischer Körperbilder geraten kann. Ihre Empfehlung zielt daher auf KI-Literacy: Nicht nur „wie“ man KI erkennt, sondern vor allem „wann“ man sich bewusst Fragen stellt – etwa ob ein Bild die eigene Stimmung positiv stärkt oder ein Gefühl von Mangel erzeugt.
Als mögliche Anhaltspunkte nennt Diedrichs „tell-tale“ Merkmale wie Textur von Haut oder Augen sowie die Wirkung von „coily hair“, wobei sie betont, dass diese Hinweise mit jeder Modellgeneration besser werden und daher nicht allein als Sicherheitsnetz taugen. Praktisch sinnvoller wirkt der Vorschlag, Bildwirkung als Signal zu lesen: Wenn Werbung oder Inhalte dauerhaft das Gefühl von Unzulänglichkeit erzeugen, sollte das als Warnsignal dienen. Für Unternehmen und Kreativstudios bedeutet das zugleich eine operative Herausforderung: Sie müssen nicht nur KI-generierte Assets liefern, sondern auch Transparenz und Qualitätslogik so gestalten, dass aus Marketingwirkung kein psychologischer Nebenwirkungsmodus wird.
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